As an alternative measure to replace reactive stance with proactive one, a risk based management scheme has been commonly applied to enhance public satisfaction on water service by providing a higher creditable solution to handle a rehabilitation problem of pipe having high potential risk of leaks. This study intended to examine the feasibility of a simulation model to predict a recurrence probability of pipe leaks. As a branch of the data mining technique, probabilistic neural network (PNN) algorithm was applied to infer the extent of leaking recurrence probability of water network. PNN model could classify the leaking level of each unit segment of the pipe network. Pipe material, diameter, C value, road width, pressure, installation age as input variable and 5 classes by pipe leaking probability as output variable were built in PNN model. The study results indicated that it is important to pay higher attention to the pipe segment with the leak record. By increase the hydraulic pipe pressure to meet the required water demand from each node, simulation results indicated that about 6.9% of total number of pipe would additionally be classified into higher class of recurrence risk than present as the reference year. Consequently, it was convinced that the application of PNN model incorporated with a data base management system of pipe network to manage municipal water distribution network could make a promise to enhance the management efficiency by providing the essential knowledge for decision making rehabilitation of network.
본 연구에서는 상수관망의 신뢰도해석을 위해 수리적 신뢰도와 기계적 신뢰도를 통합적으로 해석할 수 있는 통합신뢰도 해석모형을 개발하였다. 수리적 신뢰도는 불화실성을 가진 변수들에 대하여 적절한 변동계수를 가진 확률 분포형을 적용시켜 임의변수로 고려하였고 기계적 신뢰도는 관망의 각 구성물에 대해 순차적 고장을 발생시켜 각 고장에 대한 영항을 해석하여 신뢰도를 산정하였다. 덕 연구모형을 실제관망에 대한 적용결과 본 모형은 실제관망에 대한 불확실한 요소를 고려한 신뢰도를 잘 모의하고 있었다. 앞으로 신뢰성있는 상수관망 설계 및 기존 관망의 신뢰도 판정에 본 모형이 적용된다면 기계적 및 수리적으로 객관성이 있는 신뢰도를 가진 상수관망의 건설 및 유지관리가 될 수 있다고 판단된다.
In this paper the potential of the Principle Component Analysis(PCA) technique that can be used to detect leaks in water pipe network blocks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study. The algorithms were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the variability of the flows in the determined partial data set are minimal. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The results showed that the effectiveness of detecting leaks may improve by applying the developed algorithm. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks in real-world water pipe networks.
본 연구에서는 부정류 상태의 조압수조를 해석 할 수 있는 수치모형이 개발되었다. 그리고 부정류 효과를 고려한 파이프의 파괴확률 산정을 위한 신뢰성 모형이 개발되었다. 파이프 파괴의 상대적 위험도 평가와 조압수조의 기능성 평가를 위해 부정류 효과를 고려한 조압수조가 있는 상수관망 시스템의 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 해석을 통하여 부정류가 파괴확률을 크게 증가 시키는 것을 알 수 있었으며 조압수조가 부정류의 압력을 크게 감쇠시킴으로써 파괴확률을 현저히 저하시키는 것을 확인할 수 있었다.
In this study optimal analysis of pipe network was performed using linear and non linear analysis method for complex real pipe network system of Mungyeong water purification field system which consists of 70 nodes and 86 elements. From the examination result of total flow which is distributed to each pipe, it is found that KYPIPE2 Model supplies less amount than NLAM. It is known that dynamic water level and pressure head of KYPIPE2 Model and NLAM are nearly in accordance with each other from each method of the pipe network analyses, and appeared that both methods of analysis shows high reliable result since the distribution of dynamic water level for every node is the short range of EL. 205.0m~EL. 210.0m besides the pressed dynamic water level. The analysis results of pressure in the methods of pipe network analysis for KYPIPE2 Model and NLAM are similar and it is satisfactory result that the pressure distributions of the tab water design criterion of 5.0kgf/cm$^2$ besides the small part of highland.
본 연구에서는 다공질 지반체내의 투수계수를 계산하기 위하여 정방형의 배열형태를 갖는 유동관망(pipe network) 유동해석 모델을 개발하였다. 본 유동관망을 통한 유체의 흐름 메커니즘은 통계적 침투이론(percolation theory)에 기초하여 정의된다(Stauffer and Aharony, 1994). 여기서, 개별 유동관의 직경들이 주어진 다공질 매질의 공극률과 공극크기 분포특성을 기초로 하여 통계적으로 지정됨으로 계산된 유체흐름은 불균일한 채널 유동 형태로 나타난다. 본 유동해석에서는 유동관망 모델의 한쪽 경계면에 가압된 유체가 투입되고 다른 측면 경계면들은 흐름을 억제하는 경계조건을 두어 한 방향으로 유동관망을 통해 유체의 흐름을 유도하여 모델링된다. 이때, 흐름을 허용할지를 정의하는 확산조건(percolation condition)이 각 유동관에 부여되며, 이는 각 유동 경로의 직경과 재료면 특성을 기초로 계산된 삼투압(capillary pressure) 수준에 의해 정의된다. 유체가 유입되는 면의 수압에 대해 전체 유동관망 모델 내의 수압 분포가 평형을 이루면 유출되는 면의 수압이 일정해 지며, 유입면의 수압과 계산된 유출면의 수압 및 유동량을 Darcy 방정식에 적용하면 유동관망 모델로 모사된 다공질 매질의 투수계수를 얻어 낼 수 있다. 본 연구에서는, 민감할 것으로 예상된 유동 격자망의 규모의 투수계수 결과값에 대한 민감도를 검토하였으며, 실제 석유개발 현장에서 수집된 시추코어에 대해 측정된 투수계수값과 제안 네트워크 모델을 이용한 계산값과 비교하여 합리적인 범위 내에서 잘 부합됨을 보였다.
In a highly urbanized area, land availability is limited for the installation of space consuming stormwater systems for best management practices (BMPs), leading to the consideration of underground stormwater treatment devices connected to the stormwater pipe system. The configuration of a stormwater pipe network determines the hydrological and pollutant transport characteristics of the stormwater discharged through the pipe network, and thus should be an important design consideration for effective management of stormwater quantity and quality. This article presents a multi-objective optimization approach for designing a stormwater pipe network with on-line stormwater treatment devices to achieve an optimal trade-off between the total installation cost and the annual removal efficiency of total suspended solids (TSS). The Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-II (NSGA-II) was adapted to solve the multi-objective optimization problem. The study site used to demonstrate the developed approach was a commercial area that has an existing pipe network with eight outfalls into an adjacent stream in Yongin City, South Korea. The stormwater management model (SWMM) was calibrated based on the data obtained from a subcatchment within the study area and was further used to simulate the flow rates and TSS discharge rates through a given pipe network for the entire study area. In the simulation, an underground stormwater treatment device was assumed to be installed at each outfall and sized proportional to the average flow rate at the outfall. The total installation cost for the pipes and underground devices was estimated based on empirical formulas using the flow rates and TSS discharge rates simulated by the SWMM. In the demonstration example, the installation cost could be reduced by up to 9% while the annual TSS removal efficiency could be increased by 4% compared to the original pipe network configuration. The annual TSS removal efficiency was relatively insensitive to the total installation cost in the Pareto-optimal solutions of the pipe network design. The results suggested that the installation cost of the pipes and stormwater treatment devices can be substantially reduced without significantly compromising the pollutant removal efficiency when the pipe network is optimally designed.
The purpose of this study is to estimate deterioration factors and weighting factors in pipe network which each local self-governments takes rehabilitation and replacement work present time. Deterioration factors in pipe network are able to effected of specific province or location related with water supply. Most of water supply pipes are laid under the ground, it is hard to quantify deterioration degree of water system. Moreover, the timing and economic limitation and insufficient information on the spot survey gives a difficulty to look over how old water supply system is. Accordingly, this study collects and analyses five data as the laying environment, visual analysis, analysis of soil contents, analysis of pipe material, and questionary survey data in water pipe of A city. The deterioration factor estimates 14 factors with excavation and experimental analysis and 9 factors without excavation and experimental analysis. Also, the weighting factors are estimated by using the multiple linear regressions and the linear programming. The estimated deterioration factor and weighting results are compared the analysis result of visual, pipe material, and soil contents with the Probabilistic Neural Network Model. Consequently, the model results of estimated 9 factors in this study and 14 factors show the 1-2% difference. The result show that the proposed model could be used to decide the deterioration condition of pipe line with real excavation and experimental analysis.
Abstract This paper presents a heuristic method for optimal design of water distribution system with multiple sources and potential links. In multiple source pipe network, supply rate at each source node affects the total cost of the system because supply rates are not uniquely determined. The Linear Minimum Cost Flow (LMCF) model may be used to a large scale pipe network with multiple sources to determine supply rate at each source node. In this study the heuristic method based on the LMCF is suggested to determine supply rate at each source node and then to optimize the given layout. The heuristic method in turn perturbs links in the longest path of the network to obtain the supply rates which make the optimal design of the pipe network. Once the best tree network is obtained, the frequency count of reconnecting links by considering link failure is in turn applied to form loop to enhance the reliability of the best tree network. A sample pipe network is employed to test the proposed method. The results show that the proposed method can yield a lower cost design than the LMCF alone and that the proposed method can be efficiently used to design irrigation systems or rural water distribution systems.
The pipe bends and elbows in nuclear power plants (NPPs) are vulnerable to degradation mechanisms and can cause wall-thinning defects. As it is difficult to detect both the defects generated inside the wall-thinned pipes and the preliminary signs, the wall-thinning defects should be accurately estimated to maintain the integrity of NPPs. This paper proposes a deep fuzzy neural network (DFNN) method and estimates the collapse moment of wall-thinned pipe bends and elbows. The proposed model has a simplified structure in which the fuzzy neural network module is repeatedly connected, and it is optimized using the least squares method and genetic algorithm. Numerical data obtained through simulations on the pipe bends and elbows with extrados, intrados, and crown defects were applied to the DFNN model to estimate the collapse moment. The acquired databases were divided into training, optimization, and test datasets and used to train and verify the estimation model. Consequently, the relative root mean square (RMS) errors of the estimated collapse moment at all the defect locations were within 0.25% for the test data. Such a low RMS error indicates that the DFNN model is accurate in estimating the collapse moment for wall-thinned pipe bends and elbows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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